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J-GLOBAL ID：201802265421801187   整理番号：18A0189012

二足歩行のモデル予測制御における強い再帰的実現可能性【Powered by NICT】

Strong recursive feasibility in model predictive control of biped walking

著者 (3件)： Ciocca Matteo (Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LIG, 38000 Grenoble, France) ,  Wieber Pierre-Brice (Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK, 38000 Grenoble, France) ,  Fraichard Thierry (Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LIG, 38000 Grenoble, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Humanoids  ページ： 730-735  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 安定した歩行運動を実現した束縛条件のセットを満足する必要がある。モデル予測制御(MPC)は,このような制約を取り扱うためにいくつかの適切な方法の一つである。と呼ばれる可能性がある,制約を満足する能力は古典的に再帰的に保証されている。著者らの応用では,重要な側面は,MPCスキームは,ロボットの動的環境に連続的に適応しなければならないことである(例えば衝突回避,物理的相互作用)。は,全ての可能なシナリオのための再帰的実現可能性,強い再帰的実現可能性と呼ばれるを保証することを目的としている。再帰的実現可能性は古典的に予測ホライズンの末尾で終端拘束を導入することにより得られた。脚ロボットのための二標準的方法の間に,著者らの応用では,捕捉終端拘束に有利であった。ロボットは本当に停止計画ではなく,実際に新しい段階を考慮した場合,再帰的実現可能性は保証されていない。再帰的実現可能性が実際に保証されることを数値的に実証した,新しい段階は予測範囲で添加されたときにあった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 束縛条件 ,  ロボット ,  捕獲 ,  相互作用 ,  *二足歩行 ,  *予測 ,  衝突回避 ,  *歩行
準シソーラス用語： 動的環境 ,  *モデル予測制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二足歩行 ,  モデル予測制御 ,  実現可能性